转自:人民论坛
【摘要】人工智能武器化是新一轮军事变革的必然趋势,近年来的局部战争冲突进一步刺激相关国家推进人工智能武器化战略部署,抢占未来战争制高点。人工智能武器化的潜在风险不容忽视,将可能加剧军备竞赛,打破战略平衡;赋能作战流程,加大冲突风险;提升问责难度,增加附带伤亡;降低扩散门槛,导致误用滥用。对此,应加强国际间战略沟通,确保各国在人工智能军事应用上的共识与协作;推进法律法规建设的对话与协调,以形成统一规范的法律框架;加强人工智能伦理约束,确保技术发展符合道德标准;积极参与全球安全治理合作,共同维护国际社会的和平与稳定。
【关键词】人工智能 军事应用 安全风险 安全治理 【中图分类号】F113 【文献标识码】A
人工智能武器化,是将人工智能相关技术、平台与服务应用到军事领域,使其成为赋能军事行动的重要驱动力量,进而提升军事行动的效率、精准度和自主性。随着人工智能技术在军事领域的广泛应用,各主要大国和军事强国纷纷加大战略与资源投入,加快研发应用步伐。近年来频发的地区战争冲突也进一步刺激了人工智能的战场运用,并深刻形塑战争形态以及军事变革的未来走向。
不容忽视的是,人工智能作为一类快速发展中的技术,其本身由于内在技术的不成熟、场景匹配的不准确、支持条件的不完备,可能存在潜在风险,而由于人为的误用、滥用甚至恶意使用,也容易给军事领域乃至国际安全领域带来多种风险挑战。认真贯彻落实习近平总书记提出的全球安全倡议,必须直面世界范围内人工智能武器化的发展趋势,深入分析人工智能武器化应用可能带来的安全风险,并思考科学可行的治理思路与举措。
当前人工智能武器化的发展趋势
近年来,人工智能在军事领域的应用,正在从根本上重塑未来战争形态、改变未来作战体系,影响军事变革的未来走向。主要军事大国已将人工智能视为改变未来战争规则的颠覆性关键技术,纷纷挹注大量资源,推进人工智能武器的研发与应用。
❖ 人工智能武器化是军事变革的必然趋势。
随着科学技术的飞速发展,军事变革的必要性与紧迫性愈发凸显。人工智能通过模拟人类的思维过程,延展人类的脑力与体力,可实现信息快速处理、分析和决策,可研发日益复杂的无人化武器系统平台,从而为军事行动提供前所未有的智能化支持。
一是为军事情报侦察与分析提供智能支持。传统的情报侦察方式受到人力和时间等多重因素制约,难以有效应对大规模、高速度和高复杂度的情报处理需求。人工智能技术的引入,为情报侦察领域带来革新和突破。在军事基础设施中,应用人工智能技术,可构建智能监测系统,提供高精度实时的情报感知服务。在情报侦察领域,人工智能技术具备对多个“信息流”进行实时处理的能力,从而极大地提高分析效率。①通过使用深度学习等技术工具,还可以“透过现象看本质”,挖掘出各类碎片化情报信息中的深层脉络与因果联系,将海量碎片化数据快速转变为可以利用的情报,从而提升情报分析的质效。
二是为作战指挥与决策提供数据支持。人工智能在战场态势感知方面为作战指挥和军事决策提供有力支持。②其优势在于能够进行数据挖掘、数据融合以及预测分析等关键任务。在信息化智能化战争中,战场环境瞬息万变,情报信息量庞大,要求决策响应迅速且准确。因此,先进的计算机系统就成为协助指挥人员管理情报数据、进行敌情判断、提出作战方案建议以及拟制计划与命令的重要工具。以美军为例,美国雷神技术公司(Raytheon Technologies Corporation)研制的ISTAR(情报、监视、目标识别和跟踪)系统,涵盖了情报采集、监视、目标识别及跟踪功能,可汇聚来自卫星、舰船、飞机及地面站等多元信息源的数据,并对其进行深度分析与处理。这不仅显著提高了指挥官获取信息的速度,而且可借助智能分析系统提供数据支持,使决策更加快速、高效和精准。
三是为无人作战系统提供重要支撑。无人作战系统是一种无需人类直接操纵,便可独立完成军事任务的新型武器装备系统,主要包括智能化无人作战平台、智能化弹药和智能化作战指挥控制系统等组成部分,具备显著的自主性和智能化特征。无人作战系统,作为引领未来战争形态变革的技术装备,已成为国家间军事竞争的重要筹码。该系统通过运用自主导航、目标识别、路径规划等关键技术,实现了不同战场环境及作战空间的适应能力。借助深度学习、强化学习等先进算法,无人作战系统能够独立完成导航任务,并实现精准打击目标。这种系统的设计理念是“平台无人,系统有人”,其本质是对有人作战系统的智能化延伸。例如,美国国防部高级研究计划局(DARPA)研发的“MQM-57猎鹰者”无人机,就采用了先进的人工智能技术,具备高度自主的目标识别和追踪功能。
四是为军事后勤与装备保障提供技术支持。在信息化战争的背景下,战争进程加快、机动性提升、作战消耗显著增加。传统的“超量预储”保障模式已无法适应现代战场快速变化的需求,因此,对作战部队进行适时、适地、适需、适量的快速精确后装保障提出了更高的要求。人工智能作为一种具有溢出带动和交叉融合特性的技术,与物联网、大数据、云计算等前沿技术相互融合,使得人工智能知识群、技术群和产业群全面渗透到军事后装领域,显著提升了后勤装备保障能力。
❖ 主要国家纷纷布局人工智能军事应用。
为增强在人工智能领域的全球竞争力,美国、俄罗斯、日本等主要大国加紧对人工智能军事应用的战略布局。首先,通过更新和调整人工智能领域的顶层战略规划,为未来的发展提供明确指导;其次,针对未来战争需求,加快人工智能技术与军事领域的深度融合,推动装备系统的智能化、自主化和无人化发展;此外,积极创新作战概念,以驱动作战力量创新,进而提升作战效能和竞争优势。
一是制定战略规划。基于技术霸权追求军事霸权、政治霸权、经济霸权的战略偏执,美国正加快自身军事智能化进程。2023年11月,美国国防部发布《数据、分析与人工智能采用战略》,旨在扩展整个国防部体系的先进能力,以获得持久的军事决策优势。俄军颁布被称为“3.0版本”的《2024年至2033年俄罗斯武器装备发展纲要》,旨在为未来10年武器装备发展提供指导,纲要强调继续推进核武器和常规武器建设,并重点研究人工智能和机器人技术、高超音速武器和其他基于新物理原理的打击兵器。
二是研发先进装备系统。美军自2005年开始每隔几年都会发布一版“无人系统路线图”,以展望并设计空中、地面、水面/水下等各领域无人系统平台,贯通研发—生产—测试—训练—作战—保障等无人化武器装备发展链路。目前,世界上已有70多个国家可以研发无人化系统平台,各种类型的无人机、无人车、无人船(艇)、无人潜航器如雨后春笋般不断出现。2024年7月15日,美军参联会前主席马克·米利接受《美国防务新闻》采访时称,到2039年,三分之一的美军部队将由机器人组成。俄军研发的平台-M作战机器人、“柳叶刀”自杀式无人机和S70“猎人”重型无人机等,已投入实战检验。
三是创新未来作战概念。作战概念是对未来战争样式与作战方式进行的前瞻性研究,往往可牵引新的作战力量编组及武器装备跨越发展。美军近年来先后提出“分布式杀伤”“多域战”“马赛克战”等作战概念,试图引领军事变革的发展方向。以“马赛克战”为例,该作战概念将各种传感器、通信网络、指挥控制系统、武器平台等视为“马赛克碎片”,这些“碎片”单元在人工智能技术赋能支持下,通过网络信息系统可动态链接、自主规划、协同组合,从而形成一个按需集成、极具弹性、灵活机动的杀伤网。2022年3月,美国国防部发布《联合全域指挥控制(JADC2)战略实施计划》,该计划旨在将多域作战向全域作战概念拓展,将各军种传感器连接到一个统一“物联网”中,利用人工智能算法帮助改善作战指挥决策。③
❖ 战争冲突刺激人工智能武器化进程。
近年来,利比亚冲突、纳卡冲突、乌克兰危机、哈以冲突等局部冲突不断,进一步刺激了人工智能武器化的发展进程。
在利比亚冲突中,交战双方采用多种型号无人机执行侦察和作战任务。据联合国利比亚问题专家小组发布的报告指出,土耳其制造的“卡古-2”(Kargu-2)无人机2020年在利比亚执行了“追捕并远程交战”行动,可自主攻击撤退中的敌方士兵。这一事件标志着致命性自主武器系统在实战中的首次运用。如美国学者扎卡里·卡伦伯恩所述,若有人在此类自主攻击中不幸丧生,这极有可能是历史上首个已知的人工智能自主武器被用于杀戮的例子。在2020年纳卡冲突中,阿塞拜疆运用土耳其生产的“旗手”TB2无人机编队和以色列生产的“哈洛普”无人机成功突破了亚美尼亚防空系统,掌握了战场制空权和主动权。④ 阿塞拜疆军队无人机作战的显著成效,在很大程度上源于亚美尼亚军队的“轻敌”心态,对无人机在现代战争中的重要性和威胁性认识不足。其次,从进攻策略的角度来看,阿塞拜疆军队在无人机战法上进行了大胆的创新。他们灵活运用察打一体无人机和巡飞弹等先进装备,不仅提升了作战效率,也大大增强了战斗的突然性和致命性。⑤
在2022年爆发的乌克兰危机中,俄罗斯和乌克兰都广泛使用军用级和商用无人机执行侦察监视、火炮瞄准和打击任务。乌克兰军队通过使用“旗手”TB2无人机以及美国援助的“弹簧刀”系列自杀式无人机,实施精确打击和高效杀伤,成为令世界瞩目的“战场杀手”。在哈以冲突中,以色列军方被指控使用名为“薰衣草”(Lavender)的人工智能系统来识别并锁定加沙境内的轰炸目标,曾将多达3.7万名加沙巴勒斯坦人标记为“武装分子”嫌疑对象,并将其认定为可直接“暗杀”的目标,以军行动引发了国际社会广泛关注和谴责。⑥
人工智能武器化带来的安全风险
从自动化指挥系统到智能无人作战平台,再到网络防御中的智能决策系统,人工智能技术在军事领域的应用正变得愈发普遍,已成为现代战争不可或缺的一部分。然而,人工智能武器化的趋势下,其误用、滥用甚至恶意使用,也将给国际安全带来不可忽视的风险挑战。
❖ 加剧军备竞赛,打破战略平衡。
在信息化智能化时代,人工智能所具有的颠覆性潜力让军事大国都难以抗拒,纷纷聚焦人工智能军事能力的开发和运用,唯恐在这一领域落后而丧失战略机遇。深化人工智能军事应用,则能够以更低成本、更高效率的方式获得“非对称优势”。
一是各国纷纷抢抓“先行者优势”。当一个国家在智能武器系统开发领域取得技术领先地位时,意味着该国具备更高级的人工智能和相关应用能力,使其在武器系统开发、控制和应急响应等方面具有先发优势。这种优势包括更高的自主性、智能化程度和自适应能力,从而增加了该国的军事实力和战略竞争优势。与此同时,先行者的军事优势可能会成为竞争对手的安全威胁,导致各国在先进技术的军事应用上呈现出你争我赶的态势。⑦ 2023年8月,美国国防部副部长凯瑟琳·希克斯宣布了“复制者计划”(Replicator initiative),该倡议力求在不到两年的时间内在印太地区部署数千个“自主武器系统”。⑧
二是各国人工智能军备建设的不透明性可能加剧军备竞赛。这主要有两个方面的原因:一是人工智能技术是一种可用于设计多种应用的“使能技术”,这意味着人工智能军事应用具体情况核查难度较高,难以像核武器可以通过对铀、离心机以及武器和运载系统的监测来判断一个国家是否在进行核武器的开发或部署。半自主、完全自主武器系统之间的差别主要是由于计算机软件算法不同导致的,很难通过物理核查手段来对各国的条约执行情况进行核查。二是各国为了保持己方的战略优势,往往对先进技术的军事应用相关细节采取保密措施,从而使对手无法探知其战略意图。在当前国际环境中,这种不透明性不仅仅加剧了军备竞赛,更为未来冲突升级埋下了伏笔。
三是各国战略意图的不确定性也会加剧军备竞赛。人工智能对于战略稳定、核威慑和战争升级的影响,很大程度上取决于他国对于其能力的感知,而非其实质能力。正如美国学者托马斯·谢林指出,国际关系常常具有风险竞争的特征,更多的是对勇气而不是武力的考验,主要对手之间的关系是由哪一方最终愿意投入更大的力量,或者使之看起来即将投入更大的力量来决定的。⑨ 一个行为体对于他者能力的感知,无论真假,都会在很大程度上影响军备竞赛进程。如果一个国家大力发展智能武器系统,竞争对手在不确定对方意图的情况下,会对竞争对手的军备能力及发展军备的意图产生猜忌,往往采取对等措施,即通过发展军备来满足自身安全需求。正是这种意图的模糊性刺激了技术积累,加剧武器部署的不稳定性,最终导致恶性循环。
❖ 赋能作战流程,加大冲突风险。
在大数据和人工智能技术赋能下,传统作战流程将实现智能化再造,即由“态势感知—指挥决策—攻防协同—综合保障”向“全域态势智能认知—人机一体混合决策—有人/无人自主协同—主动按需精准保障”转变。然而,作战流程的智能化再造虽然提高了作战的效率和精确性,但也提升了冲突和误判的风险。
一是以“机器速度”爆发的战争将增加仓促行动的风险。人工智能武器系统在精确度和反应速度上表现出强大的能力,使得未来战争将以“机器速度”爆发。⑩ 但战争速度过快也将升高冲突风险。在导弹防御、自主武器系统和网络空间等重视自主性以及反应速度的领域,更快的反应速度将带来巨大的战略优势,同时也极大地压缩了防御方对军事行动作出反应的时间窗口,导致作战指挥员和决策者置身于巨大的“时间压力”之下,加剧了“仓促行动”的风险,并增加了危机意外升级的可能性。
二是依赖系统自主性可能增加压力下的误判几率。美国国防部认为,“高度自主化的人工智能系统,能够根据任务参数的动态变化,自主选择并执行相应操作,高效实现人类预设的目标。自主性的增加不仅大幅减少了对人力的依赖,提高了整体操作效率,更被国防规划者视为保持战术领先、确保战场优势的关键要素。”⑪ 然而,由于人类指挥官无法作出足够快的反应,可能逐渐将控制权下放给自主系统,增加误判几率。2003年3月,美国“爱国者”导弹系统曾错误地将友军的“龙卷风”战斗机标记为反辐射导弹,指挥人员在只有几秒钟反应时间的压力状态下,选择发射导弹,造成了两名飞行员的死亡。⑫
三是削弱了危机终止机制的有效性。冷战时期,美苏主导构建了一系列限制性措施来遏制危机的升级,避免其演化为大规模的核战争。在这些措施中,人类扮演着至关重要的“监督者”角色,在可能出现风险失控时,能够在充足的时间内启动终止措施,避免大规模人道主义灾难发生。但是,随着人工智能系统运算能力的提升及其与机器学习的深度融合,作战响应变得更为迅捷、精确和具有破坏性,人类对于危机的终止干预机制将可能被削弱。
❖ 战争问责困难,增加附带伤亡。
人工智能武器系统使得战争责任更难界定。在传统作战模式下,由人类控制武器系统,一旦造成失误或危机,人类操作员或者操作系统的研发者将承担相应的责任。人工智能技术本身弱化了人类的能动性和控制能力,致使技术性行为的责任归属变得模糊不清。
一是人工智能“黑箱”问题。尽管人工智能在处理和分析数据方面有着显著优势,但是其内部运行规律和因果逻辑却常常难以被人类理解和解释,这使得程序员难以对错误算法进行纠偏除误,这一问题常常被称为算法模型的“黑箱”。一旦人工智能武器系统产生安全危害,“算法黑箱”可能成为相关责任方推卸责任的合理化借口,追责者只能面临泛化的卸责与推诿,并将责任矛头指向人工智能武器系统。在实践中,如果无法理解并解释人工智能的决策过程,可能会引发一系列的问题,如决策失误、信任危机、信息滥用等。
二是军事行动中人机责任划分问题。当人工智能系统出现故障或者决策失误时,是否应将其视为一种独立的实体来承担责任?或者,是否应该将其视为一种工具,由人类操作者承担全部或部分责任?这种责任划分的复杂性不仅在于技术层面,更在于伦理和法律层面。一方面,人工智能系统虽然能够自主决策,但其决策过程仍然受到人类预设的程序和算法限制,因此其责任不能完全独立于人类。另一方面,人工智能系统在某些情况下可能会超越人类的预设范围,作出独立的决策,此时其责任又该如何界定,也成为军控领域的难题。
三是人与人工智能武器系统的决策权分配问题。按照机器自主权限的不同,人工智能系统能够以半自主、有监督式自主以及完全自主三种决策与控制方式执行任务。在半自主系统中,行动的决策权由人类掌控;在有监督式自主行动中,人类实施监督并在必要时干预;在完全自主行动中,人类不参与行动过程。随着人工智能军事应用程度的逐渐加深,人在作战系统中的角色正经历由传统的“人在回路内”模式逐步向“人在回路上”转变,人类从系统内部的直接操控者演化为系统外部的监督者。然而,这一转变也引发了新的问题。如何确保人工智能武器系统在独立运作时仍能遵循人类伦理和价值观,这是当前人工智能武器研发领域面临的重大挑战。
❖ 降低扩散门槛,导致误用滥用。
传统的战略竞争通常涉及大规模的武器系统研发和采购,需要大量资金和技术支持。人工智能技术成熟扩散后,具有易获取且价格低廉等优势,即便是中小国家也可能具备开发先进智能武器系统的能力。当前,军用人工智能领域的战略竞争主要集中在美俄等军事大国之间。但长远来看,人工智能技术的扩散将扩大战略竞争的范围,对现有的战略平衡构成破坏性威胁。一旦掌握人工智能技术的较小规模国家拥有相对较强的竞争力,这些国家在面临大国威胁时发起对抗的意愿可能就会增强。
一是人工智能有助于发展一些轻便灵巧的作战手段,从而鼓励一些中小国家或者非国家行为体利用其开展小型的、机会主义的军事冒险,以更低廉的成本和更丰富的途径来达到其战略目地。二是人工智能的快速发展使得网络战、电子战等新型战争形态日益凸显。在竞争激烈的战场环境中,恶意的第三方行为体可以通过操纵信息来影响军事规划和战略威慑,导致局势升级。在2022年爆发的乌克兰危机中,就有众多网络虚假信息传播混淆视听。三是人工智能技术的广泛应用还降低了战略透明度。传统的军事战略往往依赖于大量的情报收集、分析和预测,而在人工智能技术的辅助下,作战计划和决策过程变得更加复杂和难以预测。这种不透明性可能导致误解和误判,从而增加了冲突升级的风险。
人工智能武器化安全风险的治理路径
为确保人工智能安全发展,避免其武器化带来的潜在危害,应加强国际间的治理战略沟通,寻求各国在人工智能军事应用方面的共识与协作;推进法律法规对话协调,以形成统一规范的法律框架;加强人工智能伦理的约束,确保技术发展符合道德标准;积极参与全球安全治理合作,共同维护国际社会的和平与稳定。
❖ 高度重视国际层面战略沟通。
人工智能治理是一个全球性问题,需要各国通力合作,共同解决。在国际舞台上,各国利益交融与利益冲突并存,因此,通过有效的沟通渠道来处理全球性问题成为维护世界和平与发展的关键。
一方面,要准确把握人工智能国际治理挑战。既要把握各国对人工智能武器化发展的共识,也要密切关注各国在人工智能武器化应用安全治理方面的政策差异,通过协商合作,使相关倡议与联合国议程相协调,从而有效防止人工智能在军事上的滥用,推动人工智能用于和平目的。
另一方面,推动各国政府通过官方或半官方对话,达成相关协议,建立战略互信。相较于政府层面的“1轨对话”,“1.5轨对话”指的是政府官员与民间人士共同参与的对话,而“2轨对话”则是由学者、退休官员等进行的民间非官方形式的对话。这两种对话形式具有更高的灵活性,是政府间官方对话的重要补充和辅助手段。通过多样化的对话交流方式,官方和民间人士可以广泛磋商军备控制的可能实现路径,分享经验和专业知识,以避免军备竞赛的升级和紧张局势的恶化。这些对话机制将为各国提供持续的沟通与合作平台,有助于增进相互理解、加强战略互信,共同应对人工智能军事化应用带来的挑战。
❖ 科学制定人工智能法律和伦理规约。
人工智能技术本身并无对错善恶之分,但对于人工智能的设计、研发、制造、使用、运行以及维护确有善恶意图之别。人工智能武器化引发了广泛的伦理关注。国际法框架下,自主武器系统是否能够在复杂战场上精准区分战斗人员与平民?此外,若人工智能武器系统导致非预期的伤害,其责任归属如何界定?将关乎生死的决策权交付于机器,这一做法是否符合道德伦理标准?这些担忧凸显了加强人工智能伦理约束的必要性。
一方面,要坚持伦理先行,从技术源头上融入“智能向善”的理念。在人工智能军事系统的设计过程中,将以人为本、智能向善等价值观内嵌于系统中。其目的是从源头上杜绝人工智能可能引发的滥杀滥伤行为,控制其过度杀伤力,防范意外毁伤的发生,从而将人工智能武器系统所带来的毁伤程度限制在尽可能小的范围内。目前,国内外已有近百家机构或政府部门发布各类人工智能伦理原则文件,学术界和产业界亦就人工智能基本伦理原则达成共识。2022年,中国向联合国递交的《关于加强人工智能伦理治理的立场文件》为全球人工智能伦理监管的发展提供了重要参考。文件明确强调,应通过制度建设、风险管控、协同共治等多方面的措施来推进人工智能伦理监管。
另一方面,要完善相关法律法规,明确人工智能主体的权责边界。制定严格的技术审核标准,确保人工智能系统的安全性和可靠性。在人工智能系统上线前进行全面的测试,确保其不会对人类生活和社会秩序造成负面影响。明确开发者、使用者、维护者等各方在人工智能系统全生命周期中的法律责任,以及建立相应的追责机制。
❖ 务实参与人工智能安全治理国际合作。
人工智能军事应用所带来的战略风险,更加凸显出国际安全务实合作的重要性。建议重点从三个方面着手:
一是推动制定人工智能在军事领域的运用准则。制定人工智能军事应用的行为准则,是各国规范人工智能军事应用的重要责任,也是推动国际共识和遵守国际法规的必要举措。中国政府2021年向联合国《特定常规武器公约》大会提交了《中国关于规范人工智能军事应用的立场文件》,2023年发布《全球人工智能治理倡议》,这些都为完善规范人工智能军事应用的行为准则提供了建设性参考。
二是建立适用的监管框架。人工智能军民两用性使其涉及众多利益攸关方,一些非国家行为体如非政府组织、技术社群、科技企业在人工智能全球治理进程中的作用将更加突出,成为人工智能军事应用监管框架建设的重要力量。各国可采取的技术监管措施包括:明确人工智能技术的使用范围、责任主体和违规处罚措施;加强技术研发,提高技术的安全性和可控性;建立监管机制,对技术的研发和应用进行全程监管,及时发现和解决问题。
三是共同研发人工智能安全防范技术和解决方案。鼓励将政府间和军队间的双边或多边谈判纳入军用人工智能应用的对话选项,就军用人工智能安全防范技术、操作规程及实践经验广泛交流,推动相关风险管理技术标准和使用规范的分享借鉴,为人工智能军事化背景下的国际安全互信机制不断注入新的稳定因素。
(作者为国防科技大学国防科技战略研究智库主任、研究员,博导;国防科技大学外国语学院硕士研究生刘胡君对本文亦有贡献)
【注释】
①Katz B. Analytic edge: Leveraging emerging technologies to transform intelligence analysis [R]. Washington D.C.: Center for Strategic and International Studies, 2020.
②Paul McLeary. Pentagon’s Big AI Program, Maven, Already Hunts Data in Middle East, Africa[N]. Breaking Defense, May 1, 2018.
③唐新华:《美国综合威慑战略中的技术互操作性》,《太平洋学报》, 2022年第12期,第15-25页。
④Robyn Dixon. Azerbaijan’s Drones Owned the Battlefield in Nagorno-Karabakh—and Showed Future of Warfare[N]. The Washington Post, November 11, 2020.
⑤朱启超、陈曦、龙坤:《无人机作战与纳卡冲突》,《中国国际战略评论》,2020年第2期,第167-183页。
⑥The Verge Report: Israel used AI to identify bombing targets in Gaza [EB/OL].[2024-04-05]. https://www.theverge.com/2024/4/4/24120352/israel-lavender-artificial-intelligence-gaza-ai#:~:text.
⑦罗易煊、李彬:《军用人工智能竞争中的先行者优势》,《国际政治科学》, 2022第3期,第1-33页。
⑧U.S. Department of Defense. Deputy Secretary of Defense Kathleen Hicks Keynote Address: The Urgency to Innovate (As Delivered) [EB/OL]. [2023-08-28]. https://www.defense.gov/News/Speeches/Speech/Article/3507156/deputy-secretary-of-defense-kathleen-hicks-keynote-address-the-urgency-to-innov/.
⑨[美]托马斯·谢林著,毛瑞鹏译:《军备及其影响》,上海:上海人民出版社,2017年,第81页。
⑩Rautenbach P. Keeping Humans in the Loop is Not Enough to Make AI Safe for Nuclear Weapons[EB/OL], https://thebulletin.org/2023/02/keeping-humans-in-the-loop-is-not-enough-to-make-ai-safe-for-nuclear-weapons/,2023-02-16/2024-01-09.
⑪Mayer M. The new killer drones: understanding the strategic implications of next-generation unmanned combat aerial vehicles[J], International Affairs, 2015,91(04):771.
⑫[美]保罗·沙瑞尔著,朱启超、王姝、龙坤译:《无人军队:自主武器与未来战争》,北京:世界知识出版社,2019年,第153-156页。
责编/谷漩 美编/王梦雅
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趋势起航今天 09:03:21
2015年发生股.灾时,中证金融公司和中央汇金作为国家队救市,买了很多股票,后来中证金融公司一部分股票减持,另一部分股票都转给了中央汇金。现在财政部和中证金融公司又将很多股票转移给了中央汇金,中央汇金的大股东是中投公司,中投公司有四张牌照,中央汇金现在又收到了中证金、信达、长城等三张牌照,相当于中央汇金现在手握七张牌照,后期进行证券整合、处理不良资产是手到擒拿,所以,证券整合、资产重组应该要拉开序幕,下周就看市场炒不炒作了!中金公司(sh601995)现在有钱,有股票,基本能够控制整个市场,所以,将他们称之为平准基金,应该不为过!但经过这次整合以后,后期应该不会推出平准基金了,中央汇金大概率就是所谓的平准基金。 -
趋势领涨今天 07:44:23
周末最大的王炸来了,腾讯的微信正式接入DeepSeek。只要成功接入,那全球范围内没有比DS用户更多的大模型!上一个享受这个待遇是华为鸿蒙,而且鸿蒙是搞了很多年才各方支持的!DeepSeek横空出世不到一个月,就得到了所有巨头的支持,这才叫国运级的产品。DeepSeek破圈最大的作用,就是带来全球AI的平权,我们是最大的受益者!有了AI的助力,人工智能、无人驾驶、低空经济、机器人(sz300024)等新兴产业就能全面发力,让我们的经济换道超车,迎来新一轮增长周期!中国资产、中国科技也会迎来全面重估,A股慢牛也有望正式开启。 -
趋势领涨今天 07:14:00
许多外资巨头看到了中国高科(sh600730)技的力量,纷纷改变了对中国高科(sh600730)技的看法,纷纷唱多中国资产,唱多中国股市。A股科技股迎来一波牛市行情。瑞银给出中美上市公司对标的名单:英伟达——寒武纪(sh688256)(估值比英伟达高312%)、海光信息(sh688041)、地平线机器人(sz300024)、黑芝麻(sz000716)智能;特斯拉——小米集团和理想汽车,折价竟然高达80%甚至90%;台积电——对标中芯国际(sh688981)和华虹半导体;思科——对标中兴通讯(sz000063);meta——对标腾讯;亚马逊——对标阿里巴巴;谷歌——对标百度;阿斯麦——对标北方华创(sz002371)。